Redis结合Caffeine实现二级缓存:提高应用程序性能
本文将详细介绍如何使用CacheFrontend和Caffeine来实现二级缓存。
1. 简介
CacheFrontend: 是一种用于缓存的前端组件或服务。通俗的讲:该接口可以实现本地缓存与redis自动同步,如果本地缓存(JVM级)有数据,则直接从本地缓存中返回数据。否则从redis获取。
CacheFrontend的工作方式通常涉及以下两个方面:
-
数据存储:CacheFrontend会将从后端(Redis)获取的数据存储在本地缓存中。这样,在后续请求中,如果相同的数据被请求,CacheFrontend可以直接从本地缓存中返回,而无需再次访问后端存储(Redis)。这减少了对后端存储的访问次数,提高了响应速度。
-
数据更新和失效:当后端存储中的数据发生变化时,CacheFrontend需要相应地更新本地缓存中的数据。它可以通过主动监测后端存储的变化。
通过使用CacheFrontend,应用程序可以减轻后端存储的负载,提高系统的性能和可扩展性,从而改善用户体验。
CacheFrontend是由 Lettuce 提供,Lettuce 提供了 ClientSideCaching 实现,在该实现类中接受一个CacheAccessor缓存访问器。我们可以根据具体需要实现自己的缓存访问器。本文将自定义CacheAccessor结合Caffeine实现缓存策略。
2. 实战案例
2.1 依赖管理
<!--高性能本地缓存实现-->
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2.2 配置文件
spring:
redis:
host: localhost
password: xxxooo
database: 10
port: 6379
2.2 配置
本地缓存配置
@Bean
public Cache<String, String> localCache() {
return Caffeine.newBuilder()
// 初始容量
.initialCapacity(100)
.maximumSize(1000)
.build() ;
}
RedisClient配置
@Bean
public RedisClient redisClient(RedisProperties props) {
RedisURI clientResources = RedisURI.Builder
.redis(props.getHost(), props.getPort())
.withPassword(props.getPassword().toCharArray())
.withDatabase(props.getDatabase())
.build() ;
RedisClient client = RedisClient.create(clientResources) ;
return client ;
}
RedisProperties是系统内部自动注册的Bean。
缓存前端配置CacheFrontend
@Bean
public CacheFrontend<String, String> cacheFrontend(RedisClient redisClient, Cache<String, String> localCache) {
StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect() ;
// 添加监听器,当缓存失效后会被监听到。
connection.addListener(new PushListener() {
@Override
public void onPushMessage(PushMessage message) {
String type = message.getType() ;
if ("invalidate".equals(type)) {
System.out.println("...") ;
}
List<Object> contents = message.getContent() ;
Object content = contents.get(0);
if (content instanceof ByteBuffer) {
ByteBuffer buf = (ByteBuffer) content ;
System.out.printf("response content: %s%n", StringCodec.UTF8.decodeValue(buf)) ;
}
}
}) ;
// 缓存访问器
CacheAccessor<String, String> cacheAccessor = new CacheAccessor<String, String>() {
@Override
public String get(String key) {
@Nullable
String present = localCache.getIfPresent(key) ;
System.out.printf("get operator: %s%n", present) ;
return present ;
}
@Override
public void put(String key, String value) {
localCache.put(key, value) ;
System.out.printf("put operator: key = %s, value = %s%n", key, value) ;
}
@Override
public void evict(String key) {
localCache.invalidate(key) ;
System.out.printf("evict operator: %s%n", key) ;
}
};
CacheFrontend<String, String> frontend = ClientSideCaching.enable(
cacheAccessor,
connection,
TrackingArgs.Builder.enabled()) ;
return frontend ;
}
总结:通过本地缓存和Redis缓存可以带来诸多好处,如提高系统性能、减轻数据库压力、支持高并发等。通过合理配置和管理本地缓存与Redis缓存,可以优化应用程序的性能,提高系统的稳定性和可用性。在实际应用中,根据业务需求选择合适的缓存策略和数据结构,并进行持续的性能监控和调优,是确保系统高效运行的关键。